计算的核心在于处理数字的能力。无论是计数、计算距离还是测量物理属性,数字都不可或缺。Python 内置支持多种数字类型,但您会经常遇到的两种最基本类型是整数和浮点数。整数 (int)整数表示整数。它们可以是正数、负数或零,但不能有小数部分。可以把它们看作是用来计数离散项的数字:例如用户数量、循环步数或游戏分数。在 Python 中,您只需写下不带小数点的数字即可创建一个整数:# 整数示例 user_count = 150 temperature_celsius = -5 year = 2024 zero_value = 0 print(user_count) print(temperature_celsius)Python 整数可以任意大,只受限于系统可用内存。您不必像在其他编程语言中那样担心 short、int 或 long 等不同的整数大小。您可以使用内置的 type() 函数确认数字的类型:age = 30 print(type(age)) # 输出:<class 'int'>浮点数 (float)浮点数表示实数,包括带有小数部分的数字。在处理测量、百分比或任何需要非整数精度的值时,它们非常必要。您可以通过包含小数点或使用科学计数法(e 符号)来创建一个浮点数。# 浮点数示例 pi_approx = 3.14159 price = 49.99 temperature_fahrenheit = -20.5 account_balance = 0.0 # 使用小数点使其成为浮点数 distance_meters = 1.5e3 # 科学计数法表示 1.5 * 10^3,即 1500.0 print(pi_approx) print(distance_meters)即使数字表示一个整数值,包含小数点也会使 Python 将其视为浮点数:whole_number_float = 10.0 print(whole_number_float) # 输出:10.0 print(type(whole_number_float)) # 输出:<class 'float'>整数与浮点数的选择当您需要精确的整数时,请使用 int:例如计数、索引、标识符。在处理测量、分数、概率或计算可能产生非整数结果时,请使用 float。了解计算机上的浮点运算并非总是完全精确很重要。由于这些数字在内部的存储方式(通常使用 IEEE 754 等二进制格式),涉及浮点数的计算有时会产生与您数学预期略有偏差的结果。例如,$0.1 + 0.2$ 的结果可能是 $0.30000000000000004$,而不是精确的 $0.3$。对于大多数应用而言,这种微小的差异可以忽略不计,但需要注意这一点,特别是在需要高精度的财务计算或科学模拟中(Python 为此类情况提供了其他工具,例如 Decimal 类型,但这超出了我们当前的讨论范围)。了解整数和浮点数是使用 Python 进行几乎任何计算或定量分析的基础。随着学习的进行,您将看到这些数字类型如何与运算符进行交互以执行算术运算。